这一年，多项依靠流量实现用户增长的模式已被淘汰，系统正在修正，那些盲目加入创业大军的人，终会被商业法则淘汰，不留下任何踪迹。
大多数患者的现状是，宏观回升只有当他们已经患病时才会主动进入医疗机构接受诊疗。截至目前，数据美国健康医疗仅仅抓住了数据分析在医疗领域中10~20%的机会。
虽然建立新的合作关系和搭建新模式的过程可能相当缓慢，本周但是我们相信，数据丰富的大环境将增强支付方改变的决心。通过敦促客户针对潜在的健康问题采取预防性措施，出炉出口从而降低医疗保险费用支出。患者交流社区(如PatientsLikeMe)也是一个不错的数据源，增速它在公共卫生监测中的应用正在产生新的重要作用，如2014年爆发的埃博拉和齐卡病毒。
第一个，有望它们可以帮助解决医疗系统的信息不对称和激励问题。其中，多项医疗服务方面临的挑战是如何管理这些源源不断的数据流，并将它们应用到医疗中。
如，宏观回升美国中西部地区的一个医疗保健系统EssentiaHealth，就正在对充血性心力衰竭患者进行家庭监护，将30天再住院率降到2%，远低于全国25%的平均水平。
这可以由人工智能驱动的临床决策支持系统来完成，数据人工智能系统可以通过梳理数百万患者病历、数据基因组序列以及其他健康行为数据来确定对个体最有效的治疗方案。文/守护袁昆，本周湖北企业网络营销、SEO优化、微电商、自媒体。
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